Sifuentes Díaz, Yenny MilagritosContreras Pumamango, Luis AnthonySanchez Rodriguez, Paul Denis11/21/201911/21/20192019https://hdl.handle.net/20.500.14414/15098Currently the importance that companies and institutions give to the classification_x000D_ of their documents, is once again one of the main issues due to the hard_x000D_ work and time for this execution, since the great increase in digital information_x000D_ and the need to search and locate the information in the shortest time, which_x000D_ becomes an essential issue of which the companies and administrative centers._x000D_ This thesis seeks to solve the problem, showing a way of automatic classification_x000D_ of documents. There are different forms of classification and diverse knowledge_x000D_ that help to improve the classification of these, which is necessary to investigate_x000D_ on intelligent systems. A classification system was designed using neural_x000D_ networks as the main tool. We implemented an application for our problem, optimizing_x000D_ the document search time in more than 760 seconds, we managed to_x000D_ show a sensitivity of 94.6 %, an accuracy of 100% and an accuracy of 94.7%_x000D_ for the criterion of uploading successfully and a sensitivity of 92.42 %, an accuracy_x000D_ of 99.18% and an accuracy of 91.7% for the document criterion without_x000D_ spelling error. Finally, analyzing the results obtained from our application, the_x000D_ proposed hypothesis is contrasted, and the proposed objectives of sensitivity,_x000D_ precision, precision and time are foundActualmente la importancia que le dan las empresas e instituciones a la clasificación_x000D_ de sus documentos, se vuelve uno de los principales temas debido a la_x000D_ laboriosidad y el tiempo demás para dicha ejecución, pues el gran aumento de_x000D_ información digital y la necesidad de buscar y ubicar la información en el menor_x000D_ tiempo, lo convierte en un tema esencial del cual deben preocuparse las empresas_x000D_ y centros administrativos. La presente tesis busca resolver el problema, mostrando_x000D_ una forma de clasificación automática de documentos. Existen distintas_x000D_ formas de clasificar y diversos conocimientos que ayudarían a mejorar la clasificación_x000D_ de estos, lo cual es necesario investigar sobre los sistemas inteligentes. Se_x000D_ diseñó un sistema de clasificación usando como herramienta principal las redes_x000D_ neuronales. Implementamos una aplicación para nuestro problema, optimizando_x000D_ el tiempo de búsqueda de documentos en más de 760 segundos, logramos_x000D_ mostrar una sensibilidad de 94.6 %, una precisión del 100% y una exactitud de_x000D_ 94.7% para el criterio de subir con éxito y una sensibilidad de 92.42 %, una precisión_x000D_ de 99.18% y una exactitud de 91.7% para el criterio documento sin error_x000D_ ortográfico. Finalmente analizando los resultados obtenidos de nuestra aplicación_x000D_ se contrastó la hipótesis planteada, y se logró los objetivos propuestos de_x000D_ sensibilidad, precisión, exactitud y tiempospainfo:eu-repo/semantics/openAccessRedes neuronalesClasificación de documentosSistemas inteligentesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis